聊聊Pandas的前世今生
本文將從Python生態(tài)、Pandas歷史背景、Pandas核心語法、Pandas學習資源四個方面去聊一聊Pandas，期望能帶給大家一點啟發(fā)。
一、Python生態(tài)里的Pandas
五月份TIOBE編程語言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受歡迎一方面得益于它崇尚簡潔的編程哲學，另一方面是因為強大的第三方庫生態(tài)。
要說殺手級的庫，很難排出個先后順序，因為python的明星庫非常多，在各個領域都算得上出類拔萃。
比如web框架-Django、深度學習框架-TensorFlow、自然語言處理框架-NLTK、圖像處理庫-PIL、爬蟲庫-requests、圖形界面框架-PyQt、可視化庫-Matplotlib、科學計算庫-Numpy、數據分析庫-Pandas......
上面大部分庫我都用過，用的最多也最順手的是Pandas，可以說這是一個生態(tài)上最完整、功能上最強大、體驗上最便捷的數據分析庫，稱為編程界的Excel也不為過。
Pandas在Python數據科學鏈條中起著關鍵作用，處理數據十分方便，且連接Python與其它核心庫。
二、十項全能的Pandas
Pandas誕生于2008年，它的開發(fā)者是Wes McKinney，一個量化金融分析工程師。
因為疲于應付繁雜的財務數據，Wes McKinney便自學Python，并開發(fā)了Pandas。
大神就是這么任性，沒有，就創(chuàng)造。
為什么叫作Pandas，其實這是“Python data analysis”的簡寫，同時也衍生自計量經濟學術語“panel data”（面板數據）。
所以說Pandas的誕生是為了分析金融財務數據，當然現在它已經應用在各個領域了。
?2008: Pandas正式開發(fā)并發(fā)布
2009:Pandas成為開源項目
2012: 《利用Python進行數據分析》出版
2015: Pandas 成為 NumFOCUS 贊助的項目
?
Pandas能做什么呢？
它可以幫助你任意探索數據，對數據進行讀取、導入、導出、連接、合并、分組、插入、拆分、透視、索引、切分、轉換等，以及可視化展示、復雜統(tǒng)計、數據庫交互、web爬取等。
同時Pandas還可以使用復雜的自定義函數處理數據，并與numpy、matplotlib、sklearn、pyspark、sklearn等眾多科學計算庫交互。
Pandas有一個偉大的目標，即成為任何語言中可用的最強大、最靈活的開源數據分析工具。
讓我們期待下。
三、Pandas核心語法
1. 數據類型
Pandas的基本數據類型是dataframe和series兩種，也就是行和列的形式，dataframe是多行多列，series是單列多行。
如果在jupyter notebook里面使用pandas，那么數據展示的形式像excel表一樣，有行字段和列字段，還有值。
2. 讀取數據
pandas支持讀取和輸出多種數據類型，包括但不限于csv、txt、xlsx、json、html、sql、parquet、sas、spss、stata、hdf5
讀取一般通過read_*函數實現，輸出通過to_*函數實現。
3. 選擇數據子集
導入數據后，一般要對數據進行清洗，我們會選擇部分數據使用，也就是子集。
在pandas中選擇數據子集非常簡單，通過篩選行和列字段的值實現。
具體實現如下：
4. 數據可視化
不要以為pandas只是個數據處理工具，它還可以幫助你做可視化圖表，而且能高度集成matplotlib。
你可以用pandas的plot方法繪制散點圖、柱狀圖、折線圖等各種主流圖表。
5. 創(chuàng)建新列
有時需要通過函數轉化舊列創(chuàng)建一個新的字段列，pandas也能輕而易舉的實現
6. 分組計算
在sql中會用到group by這個方法，用來對某個或多個列進行分組，計算其他列的統(tǒng)計值。
pandas也有這樣的功能，而且和sql的用法類似。
7. 數據合并
數據處理中經常會遇到將多個表合并成一個表的情況，很多人會打開多個excel表，然后手動復制粘貼，這樣就很低效。
pandas提供了merge、join、concat等方法用來合并或連接多張表。
小結
pandas還有數以千計的強大函數，能實現各種騷操作。
python也還有數不勝數的寶藏庫，等著大家去探索
三、Pandas學習資源
如果說學習Pandas最好的教程是什么，那毫無疑問是官方文檔，從小白到高手，它都給你安排的妥妥的，這個后面詳細介紹。
下面我會從入門、進階、練習四個三面給你們推薦相應的教程和資源。
1. 入門教程
十分鐘入門Pandas（英文版）[1]
這是Pandas官網專門為新手寫的入門引導，大概就幾千字，包括對Pandas的簡要介紹，和一些基本的功能函數。
主要的內容有：數據的創(chuàng)建、查看、篩選、拼接、連接、分組、變形、可視化等等。
而且這個小冊子包含了很多代碼示例，如果你能完整過一遍，入門Pandas基本沒啥問題。
中文版似乎也有，但翻譯的準確性大家自己識別斟酌下。
十分鐘入門 Pandas | Pandas 中文[2]
利用Pandas進行數據分析[3]
這本書不用了說了，可能是你入門python數據分析的第一本書，它的作者是Pandas庫的核心開發(fā)者，也就是說這本書相當于是Pandas的官方出版教程。
為什么它適合入門pandas，因為整本書的編排是從數據分析的角度切入的，由淺入深將pandas對數據的處理講的很透徹。
當然這本書也存在知識點過于零碎，翻譯不到位的問題，但整體來說是本好書。
w3schools pandas tutorial[4]
w3school的pandas文檔， 邏輯比較清晰，也是從數據分析角度去講pandas。
Learn Pandas Tutorials[5]
數據科學平臺kaggle提供的pandas入門教程，共六大節(jié)涵蓋了pandas數據處理各種方法。
joyful-pandas[6]
國內小伙伴寫的Pandas筆記，挺詳細的，大家可以去下載項目里的notebook，放到自己電腦里練習。
2. 進階教程
pandas用戶指南[7]
這是pandas官網的教程，非常詳細，主要從數據處理的角度介紹相應的pandas函數，方便用戶查閱。
如果你的英文還不錯，也喜歡閱讀技術文檔，我是建議花時間把這份指南看一遍，配合練習。
我把整個pandas文檔下載下來，發(fā)現足足有3000多頁。
pandas api檢索[8]
官網的pandas api集合，也就是pandas所有函數方法的使用規(guī)則，是字典式的教程，建議多查查。
pandas-cookbook[9]
這是一個開源文檔，作者不光介紹了Pandas的基本語法，還給出了大量的數據案例，讓你在分析數據的過程中熟悉pandas各種操作。
Python Data Science Handbook[10]
數據科學書冊，不光有pandas，還有ipython、numpy、matplotlib、sklearn，這些都是深入學習pandas不可缺少的工具。
3. 練習資源
Pandas練習集[11]
github上一個練習項目，針對pandas每個功能都有對應的真實數據練習。
101個Pandas練習[12]
一位國外博主總結的100多個pandas練習題，非常全面。
datacamp[13]
數據科學教程網站，里面有大量pandas的練習題，還提供了詳細的速查表。
小結
pandas的教程主要還是以英文為主，國內翻譯的質量參差不齊，還是建議你在入門后多去看英文文檔，這是第一手資料，也是最靠譜的。
Reference
十分鐘入門Pandas（英文版）:https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html
[2]十分鐘入門 Pandas | Pandas 中文:http://www.pypandas.cn/docs/getting_started/10min.html
[3]利用Pandas進行數據分析:https://github.com/wesm/pydata-book
[4]w3schools pandas tutorial:https://www.w3schools.com/python/pandas/default.asp
[5]Learn Pandas Tutorials:https://www.kaggle.com/learn/pandas
[6]joyful-pandas:https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas
[7]pandas用戶指南:https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html#user-guide
[8]pandas api檢索:https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html#api
[9]pandas-cookbook:https://github.com/jvns/pandas-cookbook
[10]Python Data Science Handbook:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
[11]Pandas練習集:https://github.com/guipsamora/pandas_exercises
[12]101個Pandas練習:https://www.machinelearningplus.com/python/101-pandas-exercises-python/
[13]datacamp:https://www.datacamp.com/community/tutorials
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